Tree-based models are among the most efficient machine learning techniques for data mining nowadays due to their accuracy, interpretability, and simplicity. The recent orthogonal needs for more data and privacy protection call for collaborative privacy-preserving solutions. In this work, we survey the literature on distributed and privacy-preserving training of tree-based models and we systematize its knowledge based on four axes: the learning algorithm, the collaborative model, the protection mechanism, and the threat model. We use this to identify the strengths and limitations of these works and provide for the first time a framework analyzing the information leakage occurring in distributed tree-based model learning.


翻译:以树为基础的模型是目前数据挖掘的最有效机械学习技术之一,因为它们的准确性、可解释性和简洁性。最近对更多数据和隐私保护的正统需求要求合作保护隐私的解决办法。在这项工作中,我们调查关于以树为基础的模型的分布式和隐私保护培训的文献,并根据四个轴系统整理其知识:学习算法、合作模型、保护机制和威胁模型。我们利用这个模型来查明这些工程的长处和局限性,并首次提供一个框架,分析分布式树为基础的模型学习中出现的信息渗漏。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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